추석트래픽

문제 설명

이번 추석에도 시스템 장애가 없는 명절을 보내고 싶은 어피치는 서버를 증설해야 할지 고민이다. 장애 대비용 서버 증설 여부를 결정하기 위해 작년 추석 기간인 9월 15일 로그 데이터를 분석한 후 초당 최대 처리량을 계산해보기로 했다. 초당 최대 처리량은 요청의 응답 완료 여부에 관계없이 임의 시간부터 1초(=1,000밀리초)간 처리하는 요청의 최대 개수를 의미한다.

입력 형식

• solution 함수에 전달되는 lines 배열은 N(1 ≦ N ≦ 2,000)개의 로그 문자열로 되어 있으며, 각 로그 문자열마다 요청에 대한 응답완료시간 S와 처리시간 T가 공백으로 구분되어 있다.
• 응답완료시간 S는 작년 추석인 2016년 9월 15일만 포함하여 고정 길이 2016-09-15 hh:mm:ss.sss 형식으로 되어 있다.
• 처리시간 T는 0.1s, 0.312s, 2s 와 같이 최대 소수점 셋째 자리까지 기록하며 뒤에는 초 단위를 의미하는 s로 끝난다.
• 예를 들어, 로그 문자열 2016-09-15 03:10:33.020 0.011s은 2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.010초부터 2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.020초까지 0.011초 동안 처리된 요청을 의미한다. (처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함)
• 서버에는 타임아웃이 3초로 적용되어 있기 때문에 처리시간은 0.001 ≦ T ≦ 3.000이다.
• lines 배열은 응답완료시간 S를 기준으로 오름차순 정렬되어 있다.

출력 형식

• solution 함수에서는 로그 데이터 lines 배열에 대해 초당 최대 처리량을 리턴한다.

입출력 예

예제1

입력:

[
2016-09-15 01:00:04.001 2.0s,
2016-09-15 01:00:07.000 2s
]

출력: 1

예제2

입력:

[
2016-09-15 01:00:04.002 2.0s,
2016-09-15 01:00:07.000 2s
]

출력: 2

설명: 처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함하므로 첫 번째 로그는 01:00:02.003 ~ 01:00:04.002에서 2초 동안 처리되었으며, 두 번째 로그는 01:00:05.001 ~ 01:00:07.000에서 2초 동안 처리된다. 따라서, 첫 번째 로그가 끝나는 시점과 두 번째 로그가 시작하는 시점의 구간인 01:00:04.002 ~ 01:00:05.001 1초 동안 최대 2개가 된다.

예제3

입력:

[
2016-09-15 20:59:57.421 0.351s,
2016-09-15 20:59:58.233 1.181s,
2016-09-15 20:59:58.299 0.8s,
2016-09-15 20:59:58.688 1.041s,
2016-09-15 20:59:59.591 1.412s,
2016-09-15 21:00:00.464 1.466s,
2016-09-15 21:00:00.741 1.581s,
2016-09-15 21:00:00.748 2.31s,
2016-09-15 21:00:00.966 0.381s,
2016-09-15 21:00:02.066 2.62s
]

출력: 7

설명: 아래 타임라인 그림에서 빨간색으로 표시된 1초 각 구간의 처리량을 구해보면 (1)은 4개, (2)는 7개, (3)는 2개임을 알 수 있다. 따라서 초당 최대 처리량은 7이 되며, 동일한 최대 처리량을 갖는 1초 구간은 여러 개 존재할 수 있으므로 이 문제에서는 구간이 아닌 개수만 출력한다.

작성코드

from datetime import datetime
def solution(lines):
    answer = 0
    s_line=[]
    e_line=[]
    for idx,log in enumerate(lines):
        s_log=log.split(' ')
        endtime = int(datetime.strptime(' '.join(s_log[:2]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').timestamp()*1000)
        starttime = endtime-int(float(s_log[-1][:-1])*1000)+1
        lines[idx]=(starttime,endtime)
        s_line.append(starttime)
        e_line.append(endtime)
    timeline=sorted(s_line+e_line)
    for time in timeline:
        leftrange=time-1000
        rightrange=time+1000
        l_count,r_count=0,0
        for log in lines:
            if leftrange<log[0]<=time or leftrange<log[1]<=time or (log[0]<=leftrange and log[1]>=time):
                l_count+=1
            if time<=log[0]<rightrange or time<=log[1]<rightrange or (log[0]<=time and log[1]>=rightrange):
                r_count+=1
        answer=max(answer,max(l_count,r_count))
    return answer

개인적인 풀이

일단, 제공된 것이 응답완료 시간과 처리시간을 제공해 줌으로, 이를 이용하여 시작시간을 구했다.
시작시간을 구할때 중요한 것이,예제 2의 설명인데, 완료시간이 02.000이고, 처리시간이 1초라면 시작시간은 01.001초이다.(시작시간과 끝 시간이 처리시간에 포함되야 하기 때문)
이후, 모든 시작시간과 끝 시간을 일렬로 세워, 해당 시간의 앞 뒤 1초 간격에 log블록이 들어있는가를 판단하였다.
내가 생각하지 못했던 부분은, log블록이 1초 범위를 벗어났을 경우를 생각해 내지 못하여 시간을 오래 사용했다. 우선 첫번째 경우는 그 1초 내에 log블록의 끝이 있는가를 보았고,

두번째 경우는 log블록의 시작이 있는가는 보았으나, 마지막 경우를 놓쳤다.

log블록의 시작과 끝이 범위에는 없으나, 처리량에는 포함되는 경우다!

만일 문제에서 2,3,18번을 통과하지 못한다면, 마지막 경우를 처리해보길 바란다.